「推理式思考」共找到 3012 篇相关文章
DeepAgent：能够自主找工具的深度思考智能体，工具&任务随心配
现有智能体框架自主性差、工具使用受限。中国人民大学等机构研究者提出DeepAgent，能自主思考、发现工具并执行动作。它在多基准测试中表现出色，为构建更强真实世界智能体迈进重要一步。
美团之后，京东也开始自研大模型了
京东发布JoyAI - LLM Flash模型，激活参数小、推理快。它采用混合专家架构等技术，在基础架构、数据加工、强化学习等方面表现出色，还通过多Token预测等技术加速推理，为商业场景落地扫清障碍。
RPA要没了
Codex更新Record & Replay功能，虽与RPA表面都是录制操作、重复执行，但底层逻辑不同。RPA是指令式，有诸多缺陷；Codex是目标式，是RPA替代品，还构建了企业自动化体系。
斯坦福7B智能体全面超越GPT-4o，推理流登顶HF
传统智能体系统难兼顾稳定性和学习能力，斯坦福等团队提出AgentFlow框架，通过模块化和实时强化学习优化策略，使7B参数模型在多任务上超越GPT - 4o等大模型，为AI发展提供新思路。
AI 会取代人类思考吗？我们为什么仍要亲手写作和编程
文章探讨AI是否会取代人类思考，指出不能过度依赖AI，如写作和编程应亲力亲为。还给出使用AI的指南，引用多方观点说明人类在创作、决策等方面的价值，以及学习编程和掌控AI的重要性。
只要9美元！LoRA+强化学习，DeepSeek 1.5B推理性能暴涨20%
南加州大学团队基于LoRA的强化学习训练1.5B推理模型，在AIME 24测试上性能提升超20%，成本仅9美元。开源Tina模型结合三大关键技术，与SOTA模型相比竞争力强，研究者还对其有效性提出假设。
RL训练总崩溃？R1-Reward稳定解锁奖励模型Long-Cot推理能力
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但强化学习在奖励建模应用有挑战。快手等团队提出R1 - Reward，解决训练不稳定等问题，在基准上超SOTA模型，还在快手业务场景成功应用。
华为新开源！扩散语言模型突破32K上下文，还解锁了「慢思考」
今年文本生成领域从自回归向扩散语言模型转变，但长序列训练不稳定是痛点。华为发布 openPangu-R-7B-Diffusion，将上下文长度扩至 32K，在多基准创 7B 参数量级 SOTA，还解析了其技术革新。
破解遥感目标的形状与尺度难题，PKINet二代推理提速近4倍！
PKINet - v2是改进的遥感目标检测模型，能处理复杂形状和尺度变化问题。它在PKINet基础上升级，统一条带与方形卷积，部署时折叠为单大核。在多数据集上精度和速度提升，可服务多领域，但对特殊目标仍有检测问题。
“扁平+拓扑”双索引，85页PDF"秒级"推理，MMRag幻觉率骤降76%
文章聚焦多模态长文档视觉问答，介绍现有LVLM - based和RAG - based技术路线及困境。提出MMRAG - DocQA方案，引入‘分层索引 + 多粒度检索’，设计双索引建模相关性与依赖，用互补策略实现证据互补。